V případě zanedbání náhodného prvku chyby měření se celková chyba systematického měření, která je vyloučena, odhaduje podle vzorce 1, pokud je každá ze součtových systematických chyb stanovena vlastními hranicemi
(1)
kde 
- hranice systematické chyby měření, která nejsou vyloučena;
- počet nevylučovaných systematických chyb;
P a čísel m (Dodatek 1).
Pokud je každá chyba vyloučena ze systémových odchylek, je celková nevýlučná systémová chyba odhadnuta vzorcem R = 4 ohmy voltmetrem třídy přesnosti 0,5 s horní hranicí měřicího rozsahu 1,5 V. Šipka voltmetru se zastaví proti 0,95 V. prováděné v suchém vytápěném pokoji s teplotou 30 ° C s magnetickým polem do 400 A / m. Voltmetr odpor 1000 Ohm.
Základní chyba voltmetru je uvedena níže. Proto při čtení voltmetru 0,95 V je limit přípustné relativní základní chyby voltmetru 
v tomto okamžiku je stupnice:
Další chyba způsobená účinkem magnetického pole 
přídavná teplotní chyba je způsobena teplotní odchylkou od normálu o 10 ˚С a rovná se 
V tomto případě jsou hlavní a dodatečné systematické chyby dány jejich hranicemi, a proto je celková chyba systematického měření, která není vyloučena, vypočtena podle vzorce
S pravděpodobností pravděpodobnosti P = 0,95 a počtem nevylučovaných systematických chyb je koeficient m = 3
k = 1,1 (dodatek 1).
Proto v absolutní podobě 
Nyní odhadněte metodologickou chybu měření. Tato chyba je určena poměrem mezi odporem řetězu R a odpor voltmetru 
. Metodická chyba v absolutní podobě může být vypočtena podle vzorce
Odhadovaná metodická chyba je systematickou součástí chyby měření a musí být
zahrnuto do výsledku měření jako dodatek. Konečný výsledek by měl být proto prezentován ve formě:
vyhodnocen podle vzorce
Příklad 2
jediný odhad chyby měření
Měření poklesu napětí v okruhu se provádí voltmetrem B3-49 s měřicím rozsahem od 10 mV do 100 V. Šipka voltmetru se zastavila proti 40 V. Základní chyba voltmetru jako procento odečtu přístroje nepřekročila 
Chyba teploty a chyba nestability napětí a frekvence nepřesahují polovinu hlavní. Standardní odchylka nepřesahuje jednu pětinu hlavní chyby.
Odhadněte celkovou chybu měření poklesu napětí na úrovni spolehlivosti P = 0,95.
Základní chyba v tomto případě se rovná:
v relativní podobě 
v absolutní podobě 
více měření
Pro přímé vícenásobné měření se chyba měření fyzického veličiny skládá z celkové nevylučované systematické složky a náhodného prvku chyby měření.
Celková nevýlučná systematická složka chyby měření se vypočítá podle vzorce
nebo 
Před vyhodnocením RMS náhodného prvku chyby měření byste měli zkontrolovat přítomnost pozorování, zkreslený hrubými chybami a pokud existují, vyloučit z dalšího zpracování. Ověření by mělo být provedeno v souladu s následujícími kritérii.
Při posuzování výsledků pozorování získaných při měření fyzikálních veličin ve formě série 
někdy je zjištěno, že extrémní členové (nejmenší výsledek 
a největší 
) výrazně odlišné od nejbližších členů. V tomto případě lze předpokládat, že extrémní termíny jsou zkresleny hrubými chybami a vzniká otázka: pokud by tyto výsledky nebyly vyřazeny.
Pokud v průběhu experimentu nebyly žádné důvody, které by zpochybnily přesnost měření, pak by tyto extrémní výsledky neměly být považovány za chyby založené pouze na subjektivním posouzení.
Pravidla pro vyhodnocování výsledků pozorování obsahujících hrubé chyby stanoví následující postup pro zpracování výsledků pozorování.
Nejprve určete aritmetickou průměrnou hodnotu výsledků pozorování podle vzorce
Potom vypočtete vyhodnocení standardní odchylky výsledků pozorování:
Vyhodnotit výsledky pozorování 
najít vztahy
- celková nevýlučná systematické složka chyby měření, vypočtená vzorci 1 nebo 2;
- vyhodnocení směrodatné odchylky náhodného prvku chyby měření vypočítané podle vzorce 6;
Počet komponent nesourodých systematických chyb měření;
- j- nevýlučná systematická součást chyby měření.
s přímými více měřeními
Více ( n = 100) měření poklesu napětí
na elektrickém obvodu jsou prováděny voltmetrem
VK7-10A / 1. V pracovním rozsahu od 0 do 10 voltů hlavní
- koeficient v závislosti na pravděpodobnosti spolehlivosti 
a počtu komponent (dodatek 1).
V tomto případě se jedná o chybu měření 
Neaktivní systémová chyba nepřímého výsledku měření je přijata. Konečný výsledek může být reprezentován jako: 
Příklad odhadu chyb
s nepřímými jednotnými měřeními
Určete odpor odporu podle výsledků jediného měření poklesu napětí a pevnosti elektrického proudu. Pokles napětí je měřen voltmetrem E 335 třídy přesnosti 1,5 s měřicím rozsahem od 10 do 600 V. Elektrický proud se měří ampermetrem stejného typu s měřicím rozsahem od 100 mA do 50 A s třídou přesnosti 1,5. Měření se provádí v suchém vyhřívaném prostoru při teplotě vzduchu 25 ˚С.
Měření poklesu napětí pomocí voltmetru typu E35 335 jsou
V daném případě došlo k chybě měření 
přijmout chybu vypočtenou podle vzorce
Konečný výsledek měření fyzické veličiny může být reprezentován jako: 
Příklad odhadu chyb
s nepřímými více měřeními
fyzikálních veličin
Určete odpor odporu podle výsledků násobku ( n = 100) měření poklesu napětí pomocí voltmetru VK7-10A / 1 na vyhledávaných a referenčních rezistorech zapojených do série. Referenční třída odporu 0,1 s jmenovitou hodnotou 100 ohmů.
Po předběžném zpracování výsledků pozorování byly získány následující údaje:
Hranice nevylučované systematické chyby při určování odporu rezistoru jsou stejné
Tak jako 
, celková chyba se vypočte podle vzorce
Vzhledem k tomu, že hranice chyb výsledku měření odporu jsou symetrické, konečný výsledek je:
Dodatek 1
^
Závislost koeficientu k od důvěry
pravděpodobnosti R a čísla součástí m
nedefinované systematické chyby
Při úrovni spolehlivosti P = 0,95 je korekční faktor k = 1,1.
Při úrovni spolehlivosti P = 0,99 korekční faktor k rovná se 1,4, pokud počet souhrnných složek m více než 4.
Pokud je počet souhrnných komponent m rovnající se 2 nebo 3 nebo 4, korekční faktor se stanoví z tabulky:
| l | 0 | 0,5 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| m = 2 | 0,90 | 1,21 | 1,27 | 1,21 | 1,16 | 1,12 | 1,09 | 1,07 | 1,05 | 1,04 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| m = 3 | 1,27 | 1,34 | 1,36 | 1,31 | 1,24 | 1,18 | 1,14 | 1,11 | 1,09 | a úroveň spolehlivosti ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Počet pozorování n | Významné limity q |
|||
| 0,100 | 0,075 | 0,050 | 0,025 |
|
| 3 | 1,15 | 1,15 | 1,15 | 1,15 |
| 4 | 1,42 | 1,44 | 1,46 | 1,48 |
| 5 | 1,60 | 1,64 | 1,67 | 1,72 |
| 6 | 1,73 | 1,77 | 1,82 | 1,89 |
| 7 | 1,83 | 1,88 | 1,94 | 2,02 |
| 8 | 1,91 | 1,96 | 2,03 | 2,13 |
| 9 | 1,98 | 2,04 | 2,11 | 2,21 |
| 10 | 2,03 | 2,10 | 2,18 | 2,29 |
| 11 | 2,09 | 2,14 | 2,23 | 2,36 |
| 12 | 2,13 | 2,20 | 2,29 | 2,41 |
| 13 | 2,17 | 2,24 | 2,33 | 2,47 |
| 14 | 2,21 | 2,28 | 2,37 | 2,50 |
| 15 | 2,25 | 2,32 | 2,41 | 2,55 |
| 16 | 2,28 | 2,35 | 2,44 | 2,57 |
| 17 | 2,31 | 2,38 | 2,48 | 2,62 |
| 18 | 2,34 | 2,41 | 2,50 | 2,66 |
| 19 | 2,36 | 2,44 | 2,53 | 2,68 |
| 20 | 2,38 | 2,46 | 2,56 | 2,71 |
Hodnota koeficientu t s různou důvěrou
pravděpodobnosti P (studentská t-distribuce)
| Počet pozorování n | Hodnoty koeficientu t na důvěře pravděpodobnosti |
||||
| 0,90 | 0,95 | 0,98 | 0,99 | 0,999 |
|
| 2 | 6,31 | 12,71 | 31,82 | 63,66 | 636,62 |
| 3 | 2,92 | 4,40 | 6,97 | 9,93 | 31,60 |
| 4 | 2,35 | 3,18 | 4,54 | 5,84 | 12,92 |
| 5 | 2,13 | 2,78 | 3,75 | 4,60 | 8,61 |
| 6 | 2,02 | 2,57 | 3,37 | 4,03 | 6,87 |
| 7 | 1,94 | 2,45 | 3,14 | 3,71 | 5,96 |
| 8 | 1,90 | 2,37 | 3,00 | 3,50 | 5,41 |
| 9 | 1,86 | 2,31 | 2,90 | 3,36 | 5,04 |
| 10 | 1,83 | 2,26 | 2,82 | 3,25 | 4,78 |
| 11 | 1,81 | 2,23 | 2,76 | 3,17 | 4,59 |
| 12 | 1,80 | 2,20 | 2,72 | 3,11 | 4,44 |
| 13 | 1,78 | 2,18 | 2,68 | 3,06 | 4,32 |
| 14 | 1,77 | 2,16 | 2,65 | 3,01 | 4,22 |
| 15 | 1,76 | 2,15 | 2,62 | 2,98 | 4,14 |
| 16 | 1,75 | 2,13 | 2,60 | 2,95 | 4,07 |
| 17 | 1,75 | 2,12 | 2,58 | 2,92 | 4,02 |
| 18 | 1,74 | 2,11 | 2,57 | 2,90 | 3,97 |
| 19 | 1,73 | 2,10 | 2,55 | 2,88 | 3,92 |
| 20 | 1,73 | 2,09 | 2,54 | 2,86 | 3,88 |
| 21 | 1,65 | 1,96 | 2,33 | 2,58 | 3,29 |
1. Medovikova N.Ya., Reich N.N. Chyby měření a hodnocení jejich charakteristik. - M .: WISM, 1991.
2. GOST 8.207-76. GSE. Přímé měření s více pozorováními. Metody zpracování výsledků měření.
3. MI 1317-86. GSE. Výsledky a charakteristiky chyb měření. Formy zastoupení. Metody použití při testování vzorků produktu a sledování jeho parametrů.
4. MI 1552-86. GSE. Jednoduchá měření. Odhad chyb měření.
5. MI 2083-90. GSE. Měření jsou nepřímé. Stanovení výsledků měření a odhad jejich chyb.
6. GOST 8.009-84 GSI. Normalizované metrologické vlastnosti měřicích přístrojů.
7. Pokyny RD 50-453-84. Chybové charakteristiky měřidel v aktuálních provozních podmínkách. Metody výpočtu.
CONTENT
| 1. Základní informace o chybách měření ............. | 3 |
| 1.1. Klasifikace chyb měření ............ ... | 3 |
| 1.2. Charakteristika chyby měření ............ .. | 8 |
| 1.3. Charakteristiky formulářů chyby měření. ........................................ | 13 |
| 2. Analýza chyb měření | 17 |
| 2.1. Instrumentální součást chyby měření .............................. .. ............................ | 17 |
| 2.2. Metodická složka chyby měření .................................................................. | 25 |
| 2.3. Chyba operátora .................................... | 27 |
| 3. Výpočet chyb měření. ........................... ...... | 27 |
| 4. Pořadí a obsah operací při měření .................................... .. | 30 |
| 4.1. Příprava měření ....................................... .. | 30 |
| 4.2. Měření .................................... .. | 34 |
| 4.3. Odhad chyb v přímých jednorázových měřeních ................................................................ | 36 |
| 4.4. Odhad chyb přímo více měření .......................................... ... | 41 |
| 4.5. Nepřímý odhad chyby měření s jediným měřením argumentů ... ... | 46 |
| 4.6. Nepřímý odhad chyby měření s více měřeními argumentů ... ... | 48 |
| Dodatky .................................................................. | 52 |
| Odkazy ......................................................... | 56 |
Editor N.A. Vlasov
Podepsáno pro tisk Formát 60x90 1/16
Tisk xerografie Objem pp, uch.-ed. l
Obětujte 100 kopií. Objednací číslo .... ..........
Tisková základna ASMS
Moskva, Volgogradský třída, 90, budova. 1
Chybové součásti
Téma 2. Vzory výsledku měření
Nejistota výsledku každého konkrétního měření je tvořena mnoha komponentami, které jsou způsobeny různými faktory a zdroji. Tradiční analytický přístup k odhadu chyb výsledku spočívá v izolaci těchto komponent, jejich samostatné studiích a jejich součtu. Znalosti vlastností a odhadu kvantitativních charakteristik chybových komponentů je můžeme správně vzít v úvahu při odhadu chyby výsledku nebo, pokud je to možné, do výsledků měření. Po identifikaci a vyhodnocení jednotlivých složek chyby je někdy možné uspořádat měření takovým způsobem, aby tyto komponenty výsledky nerozlišovaly.
Povinnými součástmi jakéhokoli měření jsou měřicí nástroj, metoda měření a osoba provádějící měření. Nedokonalost každé z těchto složek vede ke vzniku chyby komponentu ve výsledku. V souladu s tím zdroj výskytu rozlišuje instrumentální, metodické a osobní chyby.
Instrumentální chyby D a jsou určeny metodou měření, vlastnostmi zařízení a kvalitou jeho výroby.
Metodické chyby Dm jsou dány nedokonalostí zvolené metody měření, podmínkami pro provedení měření nebo zvláštnostmi naměřených hodnot samotných. Identifikace, eliminace nebo kompenzace metodologických chyb je jednou z hlavních úkolů metrologické podpory.
Subjektivní chyby D Sat jsou determinovány stavem operátora, ergonomickými vlastnostmi pracoviště, nedokonalostí smyslů, vlivem prostředí atd.
Tᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, celková chyba
D = D a + Dm + D sat
Instrumentální chyba pro většinu pracovních měřicích nástrojů je 80 ... 95% celkové chyby. Pracovní chyba měřicích nástrojů nutně rozlišuje základní chybu, která je pro toto zařízení charakteristická při normálních podmínkách jejího použití.
Limit přípustné základní chyby je největší základní chyba, při které musí být zařízení schváleno k použití a které je uvedeno jako absolutní, snížené nebo relativní chyby. Tato hodnota je uvedena v pasu přístroje. Vedle základní chyby vlastní měřicích přístrojů při normálních podmínkách jsou mezní hodnoty přípustných dodatečných chyb v měřicích přístrojích vyplývající z odchylek ovlivňujících veličin od jejich normálních hodnot odděleně normalizovány. Limity dalších chyb jsou uvedeny odděleně od hlavní a jsou normalizovány v absolutních hodnotách nebo zlomcích hlavní chyby.
Nejběžnější odchylky normálních měřicích podmínek jsou: odchylky od normální teploty, odchylky od expozice před zahájením aplikace, odchylky od vlhkosti, odchylky od osvětlení pracoviště, odchylky od přípustné rychlosti vzduchu apod.
Příklad.
Publikováno na ref.rf
Ampermetr je určen k měření střídavého proudu s jmenovitou frekvencí (50 ± 5) Hz. Odchylka frekvence přesahující tyto limity povede k dodatečné chybě měření.
Pro odhad dodatečných chyb v dokumentaci pro měřicí přístroj jsou normy pro změnu hodnot obvykle indikovány v případě, že podmínky měření překračují normální meze.
Složky chyby - koncept a typy. Klasifikace a vlastnosti kategorie "Komponenty chyby" 2014, 2015.
V závislosti na podmínkách použití měřicích přístrojů pro měření SI se chyby dělí na: hlavní? součást chyby měření, kterou má SI za normálních provozních podmínek; další ?? Chyba SI, když se podmínky měření odchylují od normálu. V závislosti na povaze projevu chyby je rozdělen na: systematické chyby? komponenty chyb, které při opakovaných měřeních stejné fyzické veličiny zůstávají konstantní nebo se liší podle určitého zákona; náhodné chyby? ...
Pokud se vám tato práce nejedná v dolní části stránky, najdete seznam podobných děl. Můžete také použít tlačítko pro vyhledávání.
Zkouška
Klasifikace a způsoby účtování chyb
1 Klasifikace chyb
2 Náhodná chyba
3 Metody detekce a eliminace systematických chyb
4 Metody detekce a odstranění hrubých chyb
6 Nepřímé chyby měření
Literatura
1 Klasifikace chyb
Při jakémkoli měření jsou odchylky měření z reálné hodnoty měřené veličiny z různých důvodů nevyhnutelné. Pravou hodnotou je objektivní posouzení objektu. Výsledky měření představují přibližné odhady hodnot množství zjištěných měřením. Závisí na metodě měření na měřicím přístroji na operátorovi.
Chyba nazývá se odchylka výsledku měření od skutečné hodnoty naměřené hodnoty. Klasifikace chyb se provádí podle různých kritérií.
1. V závislosti na podmínkách použití měřicích přístrojů (SI) se chyby dělí na:
2. V závislosti na složkách procesu měření:
3. Podle povahy chyby se dělí na:
V závislosti na příčině:
5. V závislosti na způsobu kvantitativního vyjádření:
Δ x = x - x 0 (1)
kde je x ?? výsledek měření, x0 ?? skutečná hodnota měřené hodnoty;
(2)
V praxi místo skutečné hodnoty naměřené hodnoty se používá reálná hodnota, která je experimentálně stanovena a je co nejblíže skutečné hodnotě.
(3)
Kde x n normalizovaný násobitel rovný délce měřítka.
x N = x k? x k 0 (4)
kde x k 0 a x k ?? počáteční a konečné hodnoty na měřítku zařízení.
2 Náhodná chyba
Přítomnost náhodných chyb vyplývajících z opakování měření za nezměněných experimentálních podmínek je vysvětlena samotnou povahou těchto chyb. Přísně řečeno, podmínky nezůstávají nezměněné a jejich kolísání způsobují nestabilitu výsledku, tj. v důsledku měření budou vždy přítomny náhodné chyby.
Povaha projevu náhodné chyby je určena a způsob jejich zohlednění. Vliv náhodných chyb na výsledek měření lze vzít v úvahu pouze analýzou celé sady náhodných chyb.
Náhodná chyba se považuje za náhodnou proměnnou, a proto se odhaduje metodami matematické statistiky a teorie pravděpodobnosti. Nejkomplexnější charakteristikou náhodné chyby je distribuční zákon, který je závislostí pravděpodobnosti výskytu náhodné chyby na velikosti této chyby. Většina výsledků měření obsahuje náhodnou chybu, která splňuje normální distribuční zákon:
, (5)
kde w ( ); pravděpodobnost hustoty náhodné chyby jednotlivých měření, toto odchylka může být vypočtena pro každé měření. Je třeba mít na paměti, že součet odchylek měření je z průměrné hodnoty nulový a součet jejich čtverců je minimální. Tyto vlastnosti se používají při zpracování výsledků měření pro kontrolu přesnosti výpočtů.;
?? parametr charakterizující stupeň náhodných změn výsledků jednotlivých měření vzhledem ke skutečné hodnotě X0 , se nazývá směrodatná odchylka měření náhodných proměnných;
Matematické očekávání výsledků pozorování.
, ?? jsou bodové odhady náhodné chyby.
Při náhodných chybách je výsledek každého měřeníX i bude se lišit od skutečné hodnotyX 0 naměřená hodnota:
(6)
Tento rozdíl se nazývá náhodná chyba jednotlivých měření (výsledek pozorování).
Pravá hodnotaX 0 proto není v praxi známo, že je nahrazeno nejspolehlivější hodnotou naměřené hodnoty, stanovenou na základě experimentálních dat.
Pokud provádíme sérii měření sledovaného množství a určíme aritmetickou průměrnou hodnotu, je to nejspolehlivější hodnota naměřené hodnoty. Při výpočtu aritmetického průměru velkého počtu měření jsou vzájemně kompenzovány chyby jednotlivých měření, které mají odlišné označení.
(7)
kde n? počet měření.
(8)
kde x i ?? číselný výsledek individuálního měření;
n ?? počet měření.
Povaha křivek popsaných v (5) je znázorněna na obrázku la pro tři hodnoty. . Funkce (5) je graficky reprezentována zvonovitou křivkou symetrickou vzhledem k souřadnicím, asymptoticky blížící se k ose x. Maximální hodnota této křivky se získá v místě = 0 a velikost tohoto maxima. Jak je patrné z obrázku 1, tím menší je , tím užší je křivka a v důsledku toho se vyskytují zřídka větší odchylky, tj. přesnější měření.
Obrázek 1
Pravděpodobnost výskytu chyb mezi 1 a 2 určená oblastí stínované oblasti na Obr. 1b t.j. určitý integrál funkceW ():
(9)
Hodnoty integrálu jsou vypočteny pro různé limity a jsou v tabulce. Integrál vypočten pro limity 1 = ?? a 2 = + , se rovná jedné, tj. pravděpodobnosti výskytu náhodné chyby v intervalu od? až + se rovná jedné.
Z tabulek uvedených v matematických příručkách vyplývá, že:
(10)
Takže s pravděpodobností 0,683 chyby náhodného měření nepřesahují meze ± . S pravděpodobností 0,997 je náhodná chyba v rozmezí ± 3 t.j. pouze 3 měření z 1000 mohou způsobit chybu přesahující ± 3 . Tento vztah se nazývá zákon tří sigma.
Vzhledem k tomu, že počet měření v praxi nepřesahuje několik desítek, výskyt chyby ± 3 nepravděpodobné. Proto je chyba ± 3 Je považována za maximální možnou náhodnou chybu. Chyby větší než ± 3 jsou považovány za chyby a při zpracování výsledků měření se nezohledňují.
V teorii náhodných chyb se také uvádí koncepce střední kvadratická odchylka aritmetického průměru (standardní chyba výsledku měření)
(11)
kde je odhad střední kvadratická chyba řadyn měření.
Zkontroloval výsledky měření, vyjádřené jedním číslembodových odhadů. Vzhledem k tomu, že tento odhad se obvykle považuje za skutečnou hodnotu měřeného množství, vzniká otázka přesnosti a spolehlivosti získaného odhadu. Podle pravděpodobnosti že výsledek měření (skutečná hodnota) se liší od skutečné hodnoty o více než .
To může být napsáno jako
(12)
Pravděpodobnost se nazývá úroveň spolehlivosti nebo koeficient spolehlivosti a interval hodnot je od ?? až + ?? interval spolehlivosti. Obvykle se vyjadřuje ve zlomcích střední kvadratická chyba.
(13)
kde t α (n) - tabulkový koeficient distribuce studenta, který závisí na úrovni spolehlivosti a měřená číslan jejichž hodnoty lze nalézt v matematických příručkách.
Zaznamená se úroveň spolehlivosti a interval spolehlivostiodhad intervalů.
3. Metody detekce a eliminace systematických chyb
Za účelem vysvětlení a odstranění systematických chyb se používají metody, které lze rozdělit do dvou skupin: teoretické a experimentální metody.
Pro odstranění systematických chyb jsou použity následující metody:
1. Trvalé systematické chyby.
a) Substituční metoda - se provádí nahrazením naměřené hodnoty známou hodnotou tak, aby se ve stavu a působení měřidla nezměnily;
b) Kontrastní metoda.
Měření se provádí dvěma pozorováními provedenými tak, že příčina konstantní chyby má odlišné, ale dobře známé účinky na výsledky pozorování.
c) Způsob kompenzace chyby podle znaménka.
Měření se provádí také dvakrát, takže do výsledku měření jsou zahrnuty konstantní systematické chyby s různými znaky. Průměrná hodnota dvou měření se považuje za výsledek měření.
2. Postupné systematické chyby.
a) Symetrická metoda pozorování.
Měření se provádí s několika pozorováními provedenými v pravidelných časových intervalech, poté se výsledky zpracovávají, vypočítá se aritmetický průměr symetricky uspořádaných pozorování. Teoreticky by tyto průměrné hodnoty měly být stejné. Tyto údaje umožňují řídit průběh experimentu a také eliminovat systematické chyby.
b) Náhodná metoda.
Tato metoda je založena na překladu systematických chyb do náhodných. V tomto případě měření určité fyzické veličiny provádí řada podobných přístrojů s dalším statistickým zpracováním získaných výsledků. Snižování systematické chyby je dosaženo náhodnou změnou metod a podmínek měření. Při určování hodnot systematické chyby jsou výsledky měření opraveny, tj. Provádějí buď změnu, nebo korekční faktor, ale opravené výsledky nutně obsahují nevylučované zbytky systematických chyb (NRS)
Metody detekce a odstranění hrubých chyb
Při měření fyzické veličiny se může objevit výsledek pozorování.x B , ostře se liší od zbytku, který se nazývá abnormální. Současně je nutné zkontrolovat, zda je to chyba, která by měla být vyloučena.
Pokud jsou zjištěny hrubé chyby, nastává otázka zaznamenávání nebo vyřazení abnormálního výsledku pozorování. Řešení tohoto problému se provádí statistickými metodami teorie pravděpodobnosti a závisí na počtu provedených měření.
Pokud je k dispozici velký počet měření (n ≥30) a poté použijte kritérium hrubých chyb.
Takový výsledek je vyřazen.
S malým počtem měření (n < 30) пользуются критерием, рекомендуемым положениями ГОСТ 8.207 76. Для исключения грубых погрешностей из результатов измерений по этому критерию проводят следующие операции.
(14)
2. Nastavte úroveň významnosti chybového kritéria α, tj. je pravděpodobné, že použité kritérium může poskytnout nesprávný výsledek. Tato úroveň by měla být dostatečně malá (0,05-0,1), takže pravděpodobnost chyb je malá. Další referenční data pro dané hodnotyn a α nalezení limitu (hranice)t gr.
3. Proveďte srovnání koeficientů.t gr a t:
pokud t\u003e t gr ?? abnormální výsledek přiřazený k chybám a vyloučen;
pokud t< t гр ?? abnormální výsledek zohledněný při zpracování výsledků pozorování.
5 Součet systematických a náhodných chyb
Chyba složitých měřicích přístrojů závisí na chybách jednotlivých bloků. Sčítání chyb se provádí podle určitých pravidel. Obecně se měřicí přístroj skládá zn bloky, z nichž každá má systematickou Δí a náhodné rms σnepřesnosti.
1. Součet systematických chyb se provádí podle algebraického zákona s přihlédnutím k označení
2. Sčítání náhodných chyb se provádí podle kvadratického zákona s přihlédnutím k korelačnímu koeficientu. V praxi se obvykle používají dva extrémní případy, když neexistuje korelace, tj. K = 0
(15)
k = 1 - pevná korelace.
(16)
3. Výsledná chyba je určena kvadratickým součtem systematických a náhodných chyb s přihlédnutím k korelačnímu koeficientu.
Při součtových chybách se používá kritérium zanedbatelné chyby: pokud je částečná chyba menší než 0,3 celkové chyby, může být tato soukromá chyba zanedbána.
6. Nepřímé chyby měření
Chyba nepřímých měření je v souladu s věty:
nechte fyzické množstvíZ , jehož hodnota je určena nepřímo, je nelineární diferencovatelná funkceZ = f (x 1, x 2 ... x q) a 1,2, ... - nezávislé výsledky přímých měření argumentových hodnotX 1, X 2, ..., X q získané s absolutními rms náhodnými chybami 1, 2, ..., q a obsahující absolutní systematické chyby 1, 2, ..., q.
Výsledkem nepřímého měření, který je určen z výrazu
A = f (X 1, X 2, ..., X q)
obsahuje absolutní systematickou chybu určenou vztahem:
, (17)
relativní systematické chyby:
, (18)
absolutní náhodná střední kvadratická chyba:
, (19)
relativní náhodná chyba:
. (20)
Při posuzování chyby nepřímých měření je nutné použít kritérium zanedbatelných chyb.
Je-li soukromá chyba méně než 30% výsledné chyby, je vyřazena (v praxi se používá i 40%).
Literatura
1. Anisimov, V.P. Metrologie, standardizace a certifikace (v oblasti cestovního ruchu): Studijní příručka / V.P. Anisimov, A.V. Yatsuk. - M .: Alfa-M, SIC INFRA-M, 2013. - 253 c.
2. Aristov, A.I. Metrologie, standardizace a certifikace: Učebnice pro studenty vyšších odborných škol / A.I. Aristov, L.I. Karpov, V.M. Příhoda. - M .: IC Academy, 2013. - 416 c.
3. Aristov, A.I. Metrologie, standardizace, certifikace: Učebnice / A.I. Aristov, V.M. Prikhodko, I.D. Sergeev, D.S. Fatyukhin. - M .: SIC INFRA-M, 2013. - 256 c.
4. Arkhipov, A.V. Metrologie. Standardizace. Certifikace: Učebnice pro vysokoškoláky / A.V. Arkhipov, A.G. Zekunov, P.G. Kurilov; Ed. V.M. Mishin. - M .: UNITY-DANA, 2013. - 495 c.
5. Basakov, M.I. Základy standardizace, metrologie, certifikace: 100 odpovědí na zkoušku / M.I. Basakov. - PH / D: Phoenix, ICC Mart, 2010. - 224 c.
6. Bernovsky, Yu.N. Standardizace: průvodce studiem / Yu.N. Bernovsky. - M .: Fórum, 2012. - 368 c.
7. Bolarev, B.P. Standardizace, metrologie, posuzování shody: Tutorial / B.P. Bolarev. - M .: SIC INFRA-M, 2013. - 254 c.
8. Gerasimov, B.I. Angličtina pro management jakosti a standardizaci = angličtina pro specialisty v oblasti řízení jakosti a standardizace: Tutorial / BI. Gerasimov, O.A. Glivenkova, N.A. Gunina, N.L. Nikulšina. - M .: Fórum, 2011. - 160 c.
9. Dimov, Yu.V. Metrologie, standardizace a certifikace: učebnice pro univerzity. Standard třetí generace / Yu.V. Dimov. - SPb.: Peter, 2013. - 496 c.
10. Dubova, N.D. Základy metrologie, standardizace a certifikace: Tutorial / ND Dubovoy, E.M. Portnov. - M .: ID FÓRA, SIC INFRA-M, 2013. - 256 c.
11. Zaitsev, S.A. Metrologie, standardizace a certifikace ve strojírenství: Učebnice pro studenty středních odborných škol / S.A. Zaitsev, A.N. Tolstov, D.D. Gribanov. - M .: IC Academy, 2011. - 288 c.
12. Zaitsev, S.A. Metrologie, standardizace a certifikace ve strojírenství: Učebnice pro studenty středních odborných škol / S.A. Zaitsev, A.N. Tolstov, D.D. Gribanov. - Moskva: IC Academy, 2012. - 288 c.
Další související práce, které by vás mohly zajímat |
|||
| 9387. | PRVKY TEORIE CHYBY. TYPY CHYBY A PŘÍČINY JEJICH VZHLEDU | 78,2 KB | |
| Systémové chyby jsou zahrnuty do výsledku měření podle určitého zákona a pocházejí z určitého zdroje, kterým může být nedokonalá výroba a úprava nástrojů ovlivněných faktory prostředí, osobní chyby. Správná organizace měření umožňuje odstranit tyto chyby. Náhodné chyby jsou nevyhnutelné v procesu měření a nelze je vyloučit. Studium vlastností těchto chyb nám umožňuje vyvinout metody pro posouzení přesnosti výsledků měření a stanovení nejpravděpodobnějších hodnot těchto veličin. | |||
| 884. | Metody výuky a jejich klasifikace | 35,72 KB | |
| Po mnoho staletí má škola bohaté zkušenosti s výukou dětí. Mnoho pedagogů zkoumalo metody výuky. Zagvyazinsky tedy vytvořil různé pohledy na pojmy efektivita aplikace různých učebních metod. | |||
| 7255. | Metody nákladového účetnictví a výpočet výrobních nákladů | 129,84 KB | |
| metody nákladového účetnictví a výpočet výrobních nákladů. Výpočet nákladů na přímočarý systém s variabilními náklady. Skutečná metoda nákladového účetnictví a nákladů. Standardní metoda nákladového účetnictví a kalkulace nákladů. | |||
| 920. | Způsoby účtování výrobních nákladů a výpočet výrobních nákladů | 68,13 KB | |
| Obecné charakteristiky nákladových produktů. Koncepce způsobu účtování výrobních nákladů a výpočtu výrobních nákladů. Typy kalkulačních produktů. | |||
| 2359. | Základy teorie chyby | 2,19 MB | |
| Numerické metody pro řešení nelineárních rovnic s jedním neznámým. Numerické metody řešení lineárních rovnic. Při řešení konkrétního problému může být zdrojem chyb v konečném výsledku nepřesnost počátečních zaokrouhlovacích dat v procesu počítání, stejně jako přibližná metoda řešení. V souladu s tím chyby rozdělíme na: chyby způsobené počáteční informace, chybu, kterou nelze obnovit; chyby výpočtu; chyby metody. | |||
| 6581. | Cirhóza jater (CP). Klasifikace. Hlavní klinické syndromy. Laboratorní a instrumentální diagnostické metody. Kritéria hodnocení kompenzace CPU (pro Child-Pugh) | 25.07 KB | |
| Cirhóza jater. Chronické polyetiologické progresivní onemocnění se známkami funkční nedostatečnosti jater vyjádřené v různých stupních. Etiologie cirhózy jater: Virová hepatitida HBV HDV HCV; Alkoholismus; Geneticky způsobené metabolické poruchy hemochromatóza Nedostatek Wilsonovy choroby ... | |||
| 15259. | Metody použité při analýze syntetických analogů papaverinu a vícesložkových dávkových forem založených na nich 3.1. Chromatografické metody 3.2. Elektrochemické metody 3.3. Fotometrické metody Seznam závěrů l | 233,66 KB | |
| Drotaverin hydrochlorid. Drotaverin hydrochlorid je syntetický analog hydrochloridu papaverinu a je derivátem benzylisochinolinu z hlediska chemické struktury. Drotaverin hydrochlorid patří do skupiny léčiv s antispazmodickou mytistickou aktivitou a je hlavní účinnou látkou léčivého přípravku bez léčivých přípravků. Drotaverinový hydrochloridový lékopisný přípravek o drogyverinhydrochloridu je uveden v edici Farmakopoeia. | |||
| 6301. | Klasifikace technologických ukazatelů katalyzátorů. Hlavní technologické charakteristiky heterogenních katalyzátorů. Laboratorní metody pro jejich stanovení | 23,63 KB | |
| Poloha prvku v periodickém systému, tj. Struktura elektronových skořepin atomů a iontů nakonec určuje všechny základní chemické látky a řadu fyzikálních vlastností látky. Proto porovnání katalytické aktivity pevných látek s polohou v periodickém systému prvků, které je tvoří, vedlo k identifikaci řady pravidelností při výběru katalyzátorů. | |||
| 1823. | Určení intervalu spolehlivosti pro náhodnou chybu kolem průměrné hodnoty | 723,17 KB | |
| Zpracování výsledků stejných opakovaných měření za účelem získání aritmetického průměru, směrodatné odchylky a stanovení celkové chyby měření ve formě intervalu spolehlivosti | |||
| 8910. | Obecná ustanovení sémiotiky duševních poruch a metod výzkumu v psychiatrii. Klasifikace duševních poruch | 14,17 KB | |
| METODOLOGICKÝ VÝVOJ přednášky o psychiatrii 1. Téma Obecná ustanovení sémiotika duševních poruch a metody výzkumu v psychiatrii. Přednáška se zabývá následujícími tématy: Koncept symptomů a syndromů v psychiatrii je nosologická specifičnost symptomů a syndromů. | |||
Instrumentální komponenty:
1. Chyby v důsledku nedokonalého návrhu a technologického procesu výroby měřicích přístrojů.
2. Statické chyby měřicích přístrojů způsobené pomalu se měnícími vnějšími ovlivňujícími veličinami.
3. Dynamické chyby měřicích přístrojů (kvůli inerciálním vlastnostem měřicích přístrojů).
4. Chyby při přeměně a přenosu informací o měření.
5. Chyby způsobené opotřebením nebo stárnutím měřidel.
Metodické složky chyby měření:
1. Neúplné určení naměřené hodnoty (např. V počátečních podmínkách pro měření hmotnosti dřeva, jeho vlhkost není uvedena);
2. Neúplná implementace stanovení naměřené hodnoty (například skutečné místo vzorkování výfukových plynů vozidla neodpovídá určenému místu).
3. Nereprezentativní vzorek měření (nedostatečný počet vzorků při provádění více měření).
4. Ne úplná znalost vlivu prostředí na měření nebo nedokonalé měření parametrů prostředí.
5. Přesné hodnoty přiřazené normám použitým pro měření a standardní vzorky a materiály.
6. Nepřesné hodnoty konstant a dalších parametrů získané z externích zdrojů a použité v algoritmu pro zpracování dat.
7.Approximace a předpoklady použité v metodě měření a postupu měření.
8. Chyba kvůli kvantizačním účinkům (u digitálních měřicích přístrojů, v případech, kdy jsou měřidla procesu měřena v pravidelných intervalech).
9. Rozdíl mezi výpočtovým algoritmem a funkcí, která striktně sdružuje výsledky pozorování s naměřenou veličinou (teoretické chyby).
10. Chyba vzájemného působení měřidla a měřicího přístroje nebo měřícího přístroje mezi sebou
(Metodologické chyby GOST 8.563 a někteří autoři knih o metrologii například odkazují na "nedostatek modelu na řízený objekt, jehož parametry se berou jako naměřené hodnoty". To znamená například chybu v určení oblasti pístu nedokonalého tvaru za použití jedné hodnoty měřeného průměru nebo chyby spojené s odběrem vzorků.Tyto chyby však nejsou metrologickým problémem - to jsou předpoklady / chyby ve formulaci problému nebo jeho implementaci).
Chyby zavedené provozovatelem.
1. Chyby odečtu hodnot měřené hodnoty z měřítek a diagramů (měření pomocí třmenu, planimetru, instrumentálního mikroskopu - kombinace obrazů os a ploch).
2. Chyba zpracování diagramů bez použití technických prostředků (se zprůměrováním, součtovými hodnotami).
3. Chyby způsobené vlivem obsluhy na předmět a měřidlo (zkreslení teplotního pole, nesprávná instalace měřicího přístroje, mechanické a elektromagnetické efekty).
Při analýze chyb měření stejné hodnoty provedených se stejnou důkladností a za konstantních podmínek bylo zjištěno, že chyba měření může být reprezentována jako algebraický součet konstantních a proměnných složek. Konstantní složka byla nazývána systematickou chybou a proměnná - náhodná chyba. V metrologii jsou přijaty následující definice těchto složek chyby měření.
Systémová chyba měření - součást chyby měření, která zůstává konstantní pro danou sérii měření nebo se předvídatelně mění s opakovanými měřeními stejné hodnoty.
Pokud vznikne systemativní chyba v důsledku známého účinku množství ovlivňujícího výsledek měření, nazývaného systematický účinek, pak jeho hodnota může být určena a pokud je významná ve srovnání s požadovanou přesností měření, pak může být provedena změna nebo korekční faktor pro kompenzaci tohoto účinku.
Systémové chyby mohou být částečně nebo úplně kompenzovány volbou metody měření (viz kapitola 2.5), seřízením (změnou) měřicích přístrojů, vytvářením podmínek pro měření (viz oddíl 3.5).
Pro zjišťování systematických chyb jsou měřicí přístroje a systémy naladěny nebo kalibrovány pomocí standardů a referenčních vzorků. Hodnoty reprodukované těmito normami a vzorky jsou však charakterizovány chybou (nejistotou), která musí být vzata v úvahu.
Takže charakteristickým rysem systematických chyb je to mohou být identifikovány a vyloučenyz výsledků měření zavedením oprav. Tato okolnost stanoví použití výrazů "nekorigovaná hodnota určitého množství" (bez zohlednění změny) a "opravená hodnota množství" (s ohledem na změnu).
Náhodná chyba - nekonzistentní veličina a znaková chyba měření, které se liší náhodně při opakovaných měřeních stejné velikosti. Při výskytu těchto chyb nejsou pozorovány žádné pravidelnosti, jsou zjištěny při opakovaných měřeních stejné velikosti ve formě určitého rozptylu výsledků. Náhodné chyby jsou nevyhnutelné, nevyhnutelné a vždy přítomné. Pravděpodobně vznikají z nepředvídatelných nebo stochastických časových a prostorových změn ovlivňujících veličin. Účinky těchto změn se nazývají náhodné efekty. Nicméně i přes skutečnost, že vzhledem k tomu, že při použití konkrétního výsledku měření nelze určit přesnou hodnotu náhodné chyby pomocí přístroje teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky, je možné stanovit hranice, v nichž tato hodnota může být s danou pravděpodobností. Pro charakterizaci náhodných chyb používají distribuční zákon a jeho zvláštní charakteristiky: očekávání, směrodatná odchylka, rozptyl, rozsah a další.
Přestože náhodná chyba výsledku měření nemůže být kompenzována změnou, může být odhad její hodnoty snížen zvýšením počtu pozorování.
Nejnebezpečnějšími jsou nezjištěné systematické chyby, jejichž existence není ani podezřelá. Mohou být příčinou nesprávných vědeckých závěrů nebo chyb při hodnocení kvality výrobku. Odhalování a odstranění systematických chyb je obtížným úkolem, vyžadujícím zkušenosti a vynalézavost experimentátora. Pro konkrétní měřicí přístroj lze během kalibrace nebo kalibrace stanovit systematické chyby.
V závislosti na povaze chyb se kromě systematických a náhodných chyb objevuje hrubá chyba nebo sklouznout.
Hrubá chyba - toto je náhodná chyba samostatného pozorování, která je obsažena v řadě pozorování, která se pro tyto podmínky výrazně liší od ostatních výsledků této série. Důvody takových nepřesností mohou být činnosti operátora (nesprávné zobrazení, chyba při zápisu nebo výpočty) nebo krátkodobé náhlé změny v podmínkách měření (například nárůst napětí v napájecím obvodu přístroje). Metody detekce chyb a eliminace systematických chyb měření jsou popsány ve všeobecné teorii měření. Některé informace o tomto problému jsou uvedeny níže.
V závislosti na rychlosti změny naměřených hodnot v čase chyby měření jsou rozděleny na statické a dynamické chyby.
Statická chyba - chyba měření konstantní hodnoty.
Dynamická chyba - chyba měření proměnné v čase, kvůli nesouladu odezvy prostředků měření rychlosti změny velikosti.
Experimentální stanovení chyb nemůže být vždy realizováno z různých důvodů (viz oddíl 3.3) a navíc je charakterizováno přibližnými odhady. Přibližně odhadovaný odhad chyby lze získat výpočtem. Výsledkem matematické operace X+ Δ neumožňuje tvrdit, že výsledek shrnutí bude přesným odhadem hodnoty kvantity. To nám dovoluje mluvit o úplném nesouladu, ne o dokonalých znalostech, o pochybnostech nejistoty výsledek měření.
V současné době je pro charakterizaci přesnosti výsledků měření termín "chyba měření" nahrazen pojmem "nejistota měření".
Nejistota výsledku měření (nejistota měření)- vlastnost výsledku měření, která spočívá v náhodném charakteru naměřené hodnoty množství, což je pouze odhad skutečné hodnoty a neumožňuje tvrdit, že naměřená hodnota se rovná skutečné hodnotě.
Jsou možné následující definice:
Měření možné chyby odhadované hodnoty naměřené hodnoty získané v důsledku měření;
Hodnocení charakterizující rozsah hodnot, ve kterých je skutečná hodnota naměřené hodnoty
Parametr spojený s výsledkem měření, který charakterizuje rozptyl hodnot, které lze přiměřeně přiřadit naměřené hodnotě.
Druhá formulace odráží kvantitativní stránku nejistoty.
Parametry charakterizující nejistotu výsledku měření jsou: standardní nejistota, celková standardní nejistota, rozšířená nejistota.
Standardní nejistota - nejistota výsledků měření, vyjádřená jako směrodatná odchylka (tj. směrodatná odchylka).
Celková standardní nejistota - standardní nejistotu výsledku měření, pokud je výsledek získán z hodnot řady dalších hodnot rovnajících se kladnému odmocninu součtu pojmů a pojem jsou odchylky nebo covariances těchto ostatních hodnot vážené podle toho, jak se mění výsledek měření v závislosti na změně těchto hodnot.
Rozšířená (obecná) nejistota - hodnota, která určuje interval kolem výsledku měření, v němž lze očekávat velkou část distribuce hodnot, které lze rozumně přiřadit naměřené hodnotě.
Jako součást nejistoty výsledku měření se chyby způsobené systematickými účinky nepřihlíží, pokud je lze určit a zohlednit zavedením změny. Zbývající chyby (systematicky a náhodně vyloučené) jsou klasifikovány jako zdroje nejistoty, vyhodnocené podle typu A a typu B.
Skupina (typ, kategorie) A zahrnuje nejistoty, jejichž hodnoty jsou určeny statistickou analýzou výsledků více měření. Jsou nazývány "nejistoty klasifikované typem A". Skupina B je tvořena nejistotami zjištěnými za použití jiných (ne-statistických) metod. Jsou nazývány "" nejistoty, určené pro typ B ".
Je zřejmé, že tato klasifikace nesouvisí s rozdělením chyb na náhodné a systematické. Proto lze nejistotu korekce pro známý systematický účinek získat v některých případech jako odhad pro kategorii "A", v ostatních případech - jako odhad pro kategorii "B". Tato situace může také nastat při nejasnostech charakterizujících náhodné účinky.
Oba typy odhadu jsou založeny na rozdělení pravděpodobnosti, kvantitativně charakterizované odchylkou nebo směrodatnou odchylkou.
Klasifikace měření
Měření jsou klasifikována podle několika kritérií. Zvažte ty z nich, které mají největší hodnotu.
Podle počtu pozorovánístejný rozsah je rozlišován jeden a více měření.
S jedno měření pro získání hodnoty hodnoty se odečítá měřicí přístroj jednou. Pro větší hodnotu po sobě jdoucích vzorků znamenají dvojité, trojité měření atd.
Více měření - měření hodnoty, při níž je její hodnota určována matematickým zpracováním souboru po sobě provedených odečtů měřicích přístrojů. Aby mohly být použity vzorce matematické statistiky, počet vzorků musí být nejméně čtyři. Současně je stanoveno matematické očekávání - odhad hodnoty velikosti a hranice rozsahu, ve kterém se zjišťuje skutečná hodnota naměřené veličiny s danou pravděpodobností. Opakované měření hodnoty se provádí se zvýšenou náročností na přesnost měření. Taková měření jsou prováděna během vědeckých experimentů, jsou charakteristická i pro činnosti metrologických institucí, provádějí měření nejvyšší možné přesnosti a řídí a kalibrují měření.
Pro praktickou metrologii jsou nezbytné jednotlivé měření, které zajišťují přijatelnou přesnost, vysoký výkon a nízké náklady na proces.
Charakteristika přesnostidůsledně provedená měření rozlišují mezi rovnými a nelineárními měřeními.
Ekvivalentní měření - počet měření velikosti, provedených se stejnou přesností měřicích přístrojů za stejných podmínek.
Ekvivalentní měření - množství měření hodnoty provedené různými měřicími přístroji a / nebo za různých podmínek.
Podle úrovně přesnosti výsledků měření rozlišují mezi: měření nejvyšší možné přesnosti, testování a technické.
Měření nejvyšší možné přesnosti používané při reprodukci jednotek a vědecký výzkum. Testování volat měření prováděná při kontrole metrologických charakteristik měřicích přístrojů při jejich ověřování nebo kalibraci. Někdy autoři knih spojují měření nejvyšší možné přesnosti a testování v jedné skupině s názvem metrologická měření. Technické měření - Jedná se zpravidla o jednotná měření parametrů technologických procesů, ukazatelů jakosti výrobků atd.
Metrologie také používá pojmy. absolutní a relativní měření.
Absolutní měření - měření založená na přímých měřeních jednoho nebo více základních veličin a (nebo) použití fyzikálních konstantních hodnot. Pokud vezmeme v úvahu, že hlavní veličina je množství obsažené v systému hodnot (například v SI) a bežně přijímáno nezávisle na ostatních hodnotách tohoto systému, potom absolutní měření zahrnují přímé měření hmotnosti, délky, svítivosti, množství látky apod.
Relativní nazývají měření poměru velikosti k magnitudě stejného jména, které hraje roli jednotky nebo měření velikosti v porovnání s velikostí stejného jména, považované za počáteční velikost. Vzhledem k tomu, že podobné hodnoty odpovídají, výsledkem měření bude bezrozměrné číslo - koeficient. (Měli bychom poznamenat slabost této klasifikace, jelikož jakékoli měření odpovídá dané definici).
Změnou naměřené hodnoty v čase měření jsou dělena statické a dynamické měření. Statické měření - měření hodnoty odebrané v souladu s konkrétním měřením pro konstantní hodnotu v průběhu doby měření. Statické měření zahrnují měření proměnných, které nejsou funkcí času (například měření drsnosti povrchu, specifická spotřeba paliva v závislosti na výkonu motoru, kinematická chyba převodového pohonu na úhlu natočení). S dynamické měření hodnota se mění s časem (například: tlak plynů ve válci spalovacího motoru). Při výběru metody a měřicích přístrojů je třeba vzít v úvahu míru změny velikosti, aby se zabránilo vzhledu nebo aby se snížila dynamická složka chyby měření.
Počtem současně měřených hodnot a způsobem použití výsledků měření existují přímé, nepřímé, kumulativní a společné měření.
Přímé měření- měření hodnoty, jehož hodnota se získá z čtecího zařízení měřicího přístroje v jediném měření nebo výpočtem aritmetické průměrné hodnoty (určení skupinového střediska) počtu pozorování ve více měřeních.
Nepřímé měření - současná měření několika homogenních a / nebo nerovnoměrných hodnot (jednoduchých nebo opakovaných), jejichž odhady jsou použity pro výpočet požadované hodnoty spojené s naměřenými hodnotami známé závislosti.
Souhrnná měření - měření několika homogenních veličin v různých kombinacích, ve kterých jsou hodnoty každého z nich získány řešením systému rovnic.
Společné měření - souběžné měření několika nehomogenních veličin s cílem vytvořit vztah mezi nimi.
Pokud postupujeme z definice výše uvedeného měření, pak měření "nepřímého", "kumulativního" a "kloubu" nejsou měřeními. Pokud však považujeme měření za určitě organizovaný postup, je použití těchto výrazů vhodné.
V doporučení MI 2222-92 "GSI. Typy měření. Klasifikace "zvýrazněno 11 typy měření: geometrické veličiny; mechanické veličiny; průtokové parametry, průtok, hladina, objem látek; tlak a vakuum; fyzikální a chemické složení a vlastnosti látek; tepelné a tepelné; čas a frekvence; elektrické a magnetické veličiny, rádiové a elektronické; akustické veličiny; optická-fyzická; charakteristiky ionizujícího záření a jaderných konstant. Existuje také seznam hodnot, které vyplňují předložené typy měření. Klasifikace je určena pro použití v regulačních a procedurálních dokumentech a referenčních publikacích.
